紅外小目標檢測與跟蹤技術研究.pdf

1、作為紅外制導、搜索跟蹤和預警系統(tǒng)的核心技術之一，紅外小目標檢測與跟蹤技術一直都是紅外圖像處理領域中的一項熱門研究課題。紅外小目標圖像目標面積小，而受限于紅外成像設備的物理性能，紅外小目標圖像通常信噪比較低，紋理輪廓的特征信息較少；同時背景中包含大量噪聲和雜波，目標容易淹沒在背景噪聲和雜波中，給檢測和跟蹤帶來了很多困難。注重穩(wěn)定性同時兼顧效率的紅外小目標檢測與跟蹤技術一直是研究的熱點。
　　紅外小目標檢測與跟蹤包含紅外圖像背景抑制、

2、小目標檢測和小目標跟蹤三個主要技術環(huán)節(jié)。本文在分析總結紅外小目標圖像特點的基礎上，重點研究了上述三個環(huán)節(jié),具體工作如下：
　?。?）將軟形態(tài)學理論應用于紅外圖像背景抑制，提出了基于軟Top-hat(STop-hat)的背景抑制方法。利用加權次序統(tǒng)計量代替標準灰度形態(tài)學的最大或最小操作，構造了基于軟形態(tài)學的STop-hat算子；實驗表明，該方法優(yōu)于經典Top-hat方法及最近提出的MTop-hat方法，能夠有效的提高抑制背景噪聲，提

3、高圖像信噪比。為了提高STop-hat算法的應用范圍和適應性，提出了基于圖像交互信息的自適應結構元選擇方法。利用開運算圖像交互信息曲線和Top-hat圖像交互信息的曲線交點，求得最優(yōu)結構元尺寸。實驗結果表明，該方法選擇的結構元與人工選擇的最優(yōu)結構元保持一致。
　　（2）在STop-hat背景抑制基礎上，提出了基于結構元尺寸的紅外小目標檢測分割方法。利用結構元尺寸大小，自適應地選擇分割閾值，實現(xiàn)小目標檢測分割。實驗結果表明，該方法能